package org.micode.common.codec;

import org.micode.common.utils.DateUtils;

import java.text.ParseException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * 生成ID算法，这样生成的long类型ID需要唯一，通过不同的dataCenterId和workerId来保证，
 * 同时需要保证同一类型ID只有唯一的服务来生成，否则可能导致不唯一。
 * 不要都集中在dao里面生成，太集中就没法保证在集群环境下是唯一的。
 *
 * TODO 集群环境下，这个SnowflakeCodec算法会产生相同的ID，优化的方法是:
 *      通过分布式排他锁机制来分配dataCenterId和workerId，以保证这两个ID在所有的服务器上唯一；
 *      如果集群非常大，那就保证同一个服务器的集群内这两个ID唯一，比如: web-company的服务集群内部唯一。
 *      实现方式: 加一个服务器ID注册机，每个服务器启动时，向注册机进行注册，注册机分配两个ID给服务器，
 *               服务器每隔一定时间(比如: 5分钟)向注册机发心跳(带服务器名称和这两个ID)，超过心跳
 *               间隔10次没有收到服务器的心跳，则释放这两个ID给其他新服务器用；一旦没有可以分配的ID，
 *               则服务器无法提供服务。
 */
public class SnowflakeCodec {

    public static final long DEFAULT_WORKER_ID = 0L;

    public static final long DEFAULT_DATA_CENTER_ID = 0L;

    /**
     * 开始时间截 (2021-12-01)
     */
    public static final long DEFAULT_BEGIN_OFFSET = 1638288000000L;

    /**
     * 机器id所占的位数, 取值: 0~37(00000~11111)
     */
    private static final long WORKER_ID_BITS = 5L;

    /**
     * 数据标识id所占的位数, 取值: 0~37(00000~11111)
     */
    private static final long DATA_CENTER_ID_BITS = 5L;

    /**
     * 支持的最大机器id，结果是31 (这个移位算法可以很快的计算出几位二进制数所能表示的最大十进制数)
     */
    private static final long MAX_WORKER_ID = ~(-1L << WORKER_ID_BITS);

    /**
     * 支持的最大数据标识id，结果是31
     */
    private static final long MAX_DATACENTER_ID = ~(-1L << DATA_CENTER_ID_BITS);

    /**
     * 序列在id中占的位数
     */
    private static final long SEQUENCE_BITS = 12L;

    /**
     * 机器ID向左移12位
     */
    private static final long WORKER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS;

    /**
     * 数据标识id向左移17位(12+5)
     */
    private static final long DATA_CENTER_ID_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS;

    /**
     * 时间截向左移22位(5+5+12)
     */
    private static final long TIMESTAMP_LEFT_SHIFT = SEQUENCE_BITS + WORKER_ID_BITS + DATA_CENTER_ID_BITS;

    /**
     * 生成序列的掩码，这里为4095 (0b111111111111=0xfff=4095)
     */
    private static final long SEQUENCE_MASK = ~(-1L << SEQUENCE_BITS);

    /**
     * 工作机器ID(0~31)
     */
    private long workerId;

    /**
     * 数据中心ID(0~31)
     */
    private long dataCenterId;

    /**
     * 开始时间截 (2020-06-01)
     */
    private long beginOffset = 1577808000000L;

    /**
     * 毫秒内序列(0~4095)
     */
    private long sequence = 0L;

    /**
     * 上次生成ID的时间截
     */
    private long lastTimestamp = -1L;

    private static SnowflakeCodec _INSTINCT = new SnowflakeCodec(0, 0);

    public static synchronized long defaultNextId() {
        return _INSTINCT.nextId();
    }

    public SnowflakeCodec(long workerId, long dataCenterId, Long offset) {
        this(workerId, dataCenterId);
        if (null != offset) {
            this.beginOffset = offset;
        }
    }

    public SnowflakeCodec(long workerId, long dataCenterId) {
        if (workerId > MAX_WORKER_ID || workerId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                    String.format("worker Id can't be greater than %d or less than 0", MAX_WORKER_ID));
        }

        if (dataCenterId > MAX_DATACENTER_ID || dataCenterId < 0) {
            throw new IllegalArgumentException(
                    String.format("datacenter Id can't be greater than %d or less than 0", MAX_DATACENTER_ID));
        }

        this.workerId = workerId;
        this.dataCenterId = dataCenterId;
    }

    /**
     * 获得下一个ID (该方法是线程安全的)
     *
     * @return SnowflakeId
     */
    public synchronized long nextId() {
        long timestamp = timeGen();

        if (timestamp < lastTimestamp) {
            // 如果当前时间小于上一次ID生成的时间戳，说明系统时钟回退过这个时候应当抛出异常
            throw new RuntimeException(
                    String.format("Clock moved backwards.  Refusing to generate id for %d milliseconds",
                            lastTimestamp - timestamp));
        }

        if (lastTimestamp == timestamp) { // 如果是同一时间生成的，则进行毫秒内序列
            sequence = (sequence + 1) & SEQUENCE_MASK;
            // 毫秒内序列溢出
            if (sequence == 0) {
                // 阻塞到下一个毫秒,获得新的时间戳
                timestamp = tilNextMillis(lastTimestamp);
            }
        }
        else { // 时间戳改变，毫秒内序列重置
            sequence = 0L;
        }

        // 上次生成ID的时间截
        lastTimestamp = timestamp;

        // 移位并通过或运算拼到一起组成64位的ID
        return ((timestamp - beginOffset) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT)
                | (dataCenterId << DATA_CENTER_ID_SHIFT)
                | (workerId << WORKER_ID_SHIFT)
                | sequence;
    }

    /**
     * 阻塞到下一个毫秒，直到获得新的时间戳
     *
     * @param lastTimestamp 上次生成ID的时间截
     * @return 当前时间戳
     */
    private long tilNextMillis(long lastTimestamp) {
        long timestamp = timeGen();
        while (timestamp <= lastTimestamp) {
            timestamp = timeGen();
        }
        return timestamp;
    }

    /**
     * 返回以毫秒为单位的当前时间
     *
     * @return 当前时间(毫秒)
     */
    private long timeGen() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * 取当前时间往前一定间隔的ID
     *
     * @param duration 间隔时间
     * @param unit     时间单位
     * @return 对应的ID
     */
    public long forLastTime(long duration, TimeUnit unit) {
        long timestamp = System.currentTimeMillis() - unit.toMillis(duration);
        return ((timestamp - beginOffset) << TIMESTAMP_LEFT_SHIFT) | (0);
    }

    /**
     * 获取工作机器id
     */
    public static long getWorkerId(long id) {
        return (id >> WORKER_ID_SHIFT) % ((long) Math.pow(2, WORKER_ID_BITS));
    }

    /**
     * 获取数据中心id
     */
    public static long getDataCenterId(long id) {
        return (id >> DATA_CENTER_ID_SHIFT) % ((long) Math.pow(2, DATA_CENTER_ID_BITS));
    }

    public static void main(String[] args) {
        try {
            System.out.println(DateUtils.stringToTimestamp("2021-12-01 00:00:00.000"));
            SnowflakeCodec codec = new SnowflakeCodec(0, 0);
            System.out.println(codec.nextId());
        } catch (ParseException e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

